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Gesamtkatalog

Catalogue complet

TDWI

Haneke U: Künstliche Intelligenz für
Business Analytics

Künstliche Intelligenz für Business Analytics

Grundlagen, Architekturen und Anwendungen

Advanced and Intelligent Manufacturing in China

This book brings together the vast majority of the existing popular image processing algorithms, with the simple illustrated method to explain the complex theoretical algorithms; each algorithm is given a practical application case, which is one of the main features of the book.&nbsp; There are two parts in the book.&nbsp; The first part "Machine Vision Theory and Algorithms" includes machine vision, image processing, target extraction, edge detection, image smoothing, geometric parameter detection, Hough transform, geometric transform, monocular vision measurement, binocular vision measurement, motion image processing, Fourier transform, wavelet transform, pattern recognition, neural network, deep learning, and genetic algorithm.&nbsp; The second part "Machine Vision Application System" includes the universal image processing system ImageSys, two-dimensional motion image measurement and analysis system MIAS, three-dimensional motion measurement and analysis system MIAS3D, vehicle vision navigation system.&nbsp; The book is not only suitable for machine vision and image processing professional theory combined with practice teaching, for the related professional researchers and technicists also has an important reference value.

Machine Vision Technology

Kooperationswerke Beck - Hart

Article-by-Article Commentary

Artificial Intelligence Act

Es gibt sicher wenige junge Wissenschaftsdisziplinen, die so interdisziplinär angelegt sind wie die Informatik. Aber dennoch scheint die Informatik bereits jetzt schon in die Jahre gekommen zu sein. Die aktuelle Digitalisierung ist in die Arbeits- und Lebenswelt gekommen, nicht nur um zu bleiben, sondern um diese Welt nachhaltig zu verändern. Die Kognitive Kybernetik, die Künstliche Intelligenz, Data Science und dort vor allem die Anwendungsgebiete des Cognitive Computing, insgesamt also die Ausprägung einer zukünftigen Informatik gilt es daher nicht nur in der Forschung und Lehre theoretisch zu besetzen, sondern als ausgestaltete Technologie in der Wirtschaft mehrwertig und nachhaltig als Angewandte Informatik zu etablieren. Flankierend dazu ist zu berücksichtigen, dass die Geschwindigkeit dieser technologischen Entwicklungen sich heute schon spürbar auf das Leben, Arbeiten, das Zusammenleben in der Gesellschaft und damit insgesamt auf die Lebenswelt auswirken, wenngleich die Implikationen dieser Ein- und Auswirkungen noch nicht so klar erkenn- bzw. prognostizierbar erscheinen.&nbsp; Neben einem interdisziplinären Zugang muss es einer zukünftigen Informatik daher gelingen, einen engen Schulterschluss mit den traditionellen Wissenschaftsdisziplinen herzustellen. Insofern versteht der Autor aufgrund seiner Erfahrungen in der Wirtschaft, Forschung und Lehre die „KI“ als Akronym für den derzeitigen Hype der „Künstlichen Intelligenz“, als Abkürzung für die noch von Menschen bestimmte Entwicklung einer „Konstruierten Intelligenz“ und vor allem als Provokation und Ausblick auf die „Künftige Informatik“. Insbesondere die Kognitive Kybernetik und dort die Künstliche Intelligenz werden nach Einschätzung des Autors die Informatik im Allgemeinen und dort deren Teildisziplinen im Speziellen nicht nur verändern, sondern deren künftige Entwicklung insgesamt eventuell sogar dominieren. Der Autor Professor Dr. Matthias Haun ist für die Entwicklung und weltweite Einführung „Kognitiver Lösungen“ verantwortlich. Ziel ist es, durch die Entwicklung solcher intelligenten, lernenden und vorausschauenden Systeme die Digitalisierung und Kognitivierung von Lebenswelten verantwortungsbewusst voranzutreiben, um damit auch deren Einsatz im Sinne der Nachhaltigkeit sicherstellen zu können. Herr Haun leitet zudem zwei interdisziplinäre Forschungsprogramme, in deren Rahmen unter anderem zukünftige Paradigmen, Methoden und Techniken des Cognitive Computing entwickelt werden. Er hat weltweit mehrere Professuren inne, unter anderem seit Januar 2018 eine Shared Professorship für Kognitive Kybernetik und Philosophie der Kognitionswissenschaften. Neben den Forschungen im Bereich der technologisierten Kognitionswissenschaften widmet sich der Informatiker und Philosoph auch um die Transformation dieser Technologien in die Lebenspraxis und positioniert sich kritisch zu den gesellschaftlichen Implikationen. Er bringt 30 Jahre Erfahrung in der Entwicklung intelligenter Lösungssysteme im Finanzdienstleistungssektor, in der Forschung und Industrie mit.

Technologischer Um- und Ausbau der traditionellen Informatik als logische und praktische Konsequenz der Digitalisierung und Kognitivierung zukünftiger Lebenswelten

Künftige Informatik

This companion volume to Artificial Intelligence: A Guide for Everyone offers a comprehensive exploration of AI analytics, catering to individuals of all backgrounds and expertise levels. It seeks to demystify AI analytics by exploring core concepts, explaining various stages (Descriptive, Diagnostic, Predictive, and Prescriptive), and highlighting their limitations. Through domain-specific applications, it illustrates how AI is utilized across industries for innovation and efficiency, providing dedicated subsections for healthcare, finance, customer support, and more.Artificial Intelligence: Analytics, Platforms, and Risks thoroughly examines the AI infrastructure and ecosystem, offering insights into frameworks, platforms, tools, key players, and the critical hardware and software components supporting AI applications. It also addresses the multifaceted risks and challenges of AI, such as bad data, model selection bias, job displacement, weaponization, and ethical dilemmas, along with strategies to mitigate these risks.&nbsp;Additionally, it discusses the hurdles in AI adoption, including roadblocks, myths, planning complexities, resource requirements, and data and model challenges. Looking ahead, the book explores the future of AI, highlighting catalysts for technological progress, the transformative impact across industries, and emerging trends shaping the field. With the aim of empowering readers to navigate the complexities of AI, harness its potential, and contribute to its responsible and ethical advancement, this book serves as a comprehensive guide to AI technologies.

Artificial Intelligence: Analytics, Platforms, and Risks

Bauwirtschaft und -management

Methoden – Technologien – Anwendungen

Digitale und KI-gestützte Produktivitätsanalyse im Bauwesen – Der smarte Einstieg für KMU

This book explores the emerging paradigm of Smart Digital Cities, where digital infrastructure and intelligent technologies converge to transform urban environments. It presents a structured and practice-oriented framework that addresses the evolution of smart city concepts, the integration of next-generation technologies such as AIoT, GPT, and AGI, and the design of scalable, multi-layered urban solutions. Organized into three parts—foundations, applications, and future outlook—it introduces core theories, cross-sector use cases, and forward-looking strategies including cloud-edge-device collaboration, data-driven decision-making, and industrial-urban integration. Illustrated with system models, architecture diagrams, and real-world case studies, the book emphasizes practical innovations while offering strategic insights for policy and technology development. It is a valuable resource for researchers, engineers, planners, and graduate students engaged in smart city design, digital transformation, and sustainable urban development.

Innovative Design Practices and Future Exploration of New-Type Smart Cities

Smart and Digital Cities

The field of Artificial Intelligence (AI) has rapidly transformed in recent years, with Machine Learning being now one of its most impactful and widely applied branches. From intelligent recommendation systems to self-driving cars, and from language translation to medical diagnosis, Machine Learning now touches nearly every aspect of modern life. Yet, for those beginning their journey into AI, the field can feel daunting—particularly with the increasing complexity of deep learning and generative models. In the midst of this fast-paced evolution, it is easy to overlook the foundational ideas that make these breakthroughs possible.This book is written to bridge this gap and was born from the belief that a solid understanding of classical machine learning is not just helpful, but essential for truly grasping the advanced and modern models shaping today’s AI landscape. The authors’ goal is to explain classical models clearly and intuitively, while also providing hands-on Python implementations that bring these models to life and offering, as such, a balanced practical approach.The authors cover a wide range of foundational topics, from linear regression and logistic regression to decision trees, ensemble methods, clustering, dimensionality reduction, neural networks, and convolutional operations. Emerging ideas like Cubixel representation in image processing are also presented, providing a forward-looking perspective on evolving practices. Each chapter builds on the last, combining theory, math, and code in a way that is accessible to students, researchers, and professionals alike.The book assumes a working knowledge of Linear Algebra and Calculus, as many algorithms rely on these mathematical underpinnings. A solid foundation in Python is also recommended, since practical examples and implementations are written in Python with widely used libraries such as NumPy, pandas, scikit-learn, and TensorFlow. Whether you’re an aspiring machine learning engineer, a data scientist transitioning from another field, or an academic looking to refresh your knowledge, this book aims to be a practical companion on your learning journey.

A Practical Guide Using Python

Classical Machine Learning

A Machine Learning Approach

Generative Adversarial Networks and Super Resolution

suhrkamp taschenbuch wissenschaft

Virtuelle Welten und die Probleme der Philosophie

Realität+

This book&nbsp;is about words that fool us into thinking that the digital technologies we use every day are beautiful, benign, and consequence-free. The collection shows how metaphors used by Big Tech to promote digital technologies are reductive or misleading. With a commitment to social justice, the contributors rename digital technologies in order to subvert Big Tech’s branding. Each chapter discusses a specific technology, rechristening it in a way that points explicitly to the social and political harms it is associated with. The alternative vocabularies that are proposed draw attention to what these technologies bring about, providing a means of resisting Silicon Valley’s claims about what people and organisations should buy and experience.Robin Mansell&nbsp;(FAcSS, FBA) is Professor Emerita, London School of Economics and Political Science. She holds a Doctorate Honoris Causa, University of Fribourg and is recipient of the&nbsp;C. Edwin Baker Award (ICA Philosophy, Theory &amp; Critique Division). Co-editor,&nbsp;Handbook of Media and Communication Governance&nbsp;(2024 Edward Elgar).Crystal Chokshi&nbsp;is an Assistant Professor in the School of Communication Studies at Mount Royal University in Calgary, Alberta. She has published critical perspectives on technologies in&nbsp;The Journal of Digital Social Research,&nbsp;Surveillance &amp; Society,&nbsp;Culture Machine,&nbsp;Real Life, and&nbsp;The Conversation Canada.&nbsp;&nbsp;

The Need to Rename Tech

Das Handbuch leistet eine erste Bestandsaufnahme der im Fach Medienwissenschaft genutzten Methoden zur Untersuchung digitaler Kulturen. Es vermittelt einen Überblick über medienkulturwissenschaftliche Forschungsdesigns und den Umgang mit Forschungsdaten. Dabei stellt das Handbuch sowohl methodische Ansätze zur Erhebung und Analyse digitaler Artefakte, Praktiken und Phänomene vor, wie auch spezifisch digitale Methoden der Datenanalyse und -visualisierung. Die Beiträge stellen konkrete Anwendungen vor und reflektieren den jeweiligen methodischen Ansatz in der Fachkultur und den Arbeitsgebieten der Medienwissenschaft.

Handbuch Digitale Medien und Methoden

AI Ethics from Industry to Philosophy to Science Fiction

Computers with Salaries and Cemeteries

Künstliche Intelligenz für Business Analytics

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